CAPITULO 5: CAMBIOS CLIMÁTICOS EN LA REGIÓN HÚMEDA · cambios de la temperatura media en la...

Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera

Cambio climático en Argentina; tendencias y proyecciones Cap. 5 pág. 85

CAPITULO 5: CAMBIOS CLIMÁTICOS EN LA REGIÓN HÚMEDA

5.1 INTRODUCCIÓN pág. 86

5.1.1 Dominio espacial pág. 86

5.1.2 Datos pág. 86

5.2 CAMBIOS Y TENDENCIAS pág. 86

5.2.1 Temperatura pág. 86

Temperaturas medias pág. 86

Extremos térmicos pág. 92

Incerteza sobre las tendencias de temperatura pág. 95

5.2.2 Precipitación pág. 98

Precipitaciones medias anuales y estacionales pág. 98

Precipitaciones extremas pág. 104

Grado de Incerteza sobre el signo y la magnitud de los

cambios observados

pág. 108

5.2.3 Otras variables pág. 109

5.3 VALIDACIÓN DE LA CORRECCIÓN DE ERRORES pág. 110



5.4 ESCENARIOS DEL CLIMA FUTURO (SIGLO XXI) pág. 118





Precipitación media pág. 131


5.5 EVALUACIÓN DE LA INCERTEZA DE LOS

ESCENARIOS CLIMÁTICOS

pág. 138





Precipitación media pág. 143


5.6 CONCLUSIONES pág. 147

Referencias pág. 148



CAMBIOS CLIMÁTICOS EN LA REGIÓN HÚMEDA

5.1 INTRODUCCIÓN

5.1.1 Dominio espacial

La región a la que se refiere este capítulo comprende a las provincias de: Misiones, Corrientes,

Santa Fe, Entre Ríos y Buenos Aires y se caracteriza por no presentar una estación seca y/o

condiciones reiteradas de estrés hídrico.

5.1.2 Datos

Las bases de datos utilizadas y las razones de su selección están descriptas en la sección 2.1 del

capítulo 2. Se utilizó para la temperatura de superficie y la precipitación la base CRU TS3.1,

producida en el Climate Research Unit (CRU) del Reino Unido (Harris y otros 2013) que tiene

temperatura y precipitación mensual y se extiende en su versión 3.20 hasta el 2010

(http://badc.nerc.ac.uk/view/badc.nerc.ac.uk). Para la descripción de las tendencias de los índices

de extremos se usó la base CLIMDEX (http://www.climdex.org/) donde están calculados

siguiendo las definiciones del Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI).

Complementariamente para evaluar la posible incerteza originada en la escasa información básica

existente se hicieron comparaciones con datos del SMN en el caso de la temperatura y con la base

GPCC (Schneider 2013) en la precipitación. Para esta última variable se usaron también datos de

4 estaciones de Servicio Meteorológico Nacional, una de cada provincia de la región para

calcular los cambios en el índice extremo Rnnmm (número de días en el año con precipitación

por encima de los umbrales de 50, 100 y 150 mm).

5.2 CAMBIOS Y TENDENCIAS

5.2.1 Temperatura

Temperaturas medias

En más de la mitad de la región Húmeda la temperatura media anual aumentó en más de

0,5°C entre 1960 y 2010 y en promedio en más de 0,3°C (confianza media), Figura 2.2.1.1b y

c. La mayor parte de este aumento se registró por un salto a principios de la década de 1980,

Figura 5.2.1.1c. Este aumento en el promedio regional ha sido significativo estadísticamente al

95%, Figura 5.2.1.1c, al igual que en la mayor parte de la provincia de Buenos Aires y sur de

Entre Ríos. El aumento fue generalizado aunque no significativo en toda la región, como en las

provincias de Santa Fe y Entre Ríos. El calentamiento regional promedio (0,4°C) entre 1950 y

2010 fue menos de la mitad del calentamiento global sobre los continentes para el mismo periodo

(IPCC AR5, WGI capítulo 2, Tabla 2.4).

http://www.climdex.org/



a) b)

c)

Figura 5.2.1.1: a) Campo medio de la temperatura media anual (°C) 1960-2010; b) Cambio de

la temperatura media anual en °C para el mismo periodo con el nivel de significancia de la

tendencia sombreado de acuerdo a lo indicado en la barra de la derecha; c) serie anual de la

temperatura media integrada en las 5 provincias y cuadro de cambios (°C) por provincias.

* significancia al 90% y ** significancia al 95%

Buenos Aires Sta Fe – Entre Ríos Corrientes - Misiones Región Húmeda C ambio

1950 - 2010 0 ,6 ** 0 ,4 ** 0,1 0 , 4 **



Excepto por los mapas globales de las bases internacionales, la literatura sobre tendencias y/o

cambios de la temperatura media en la región es muy escasa, pero hay más publicaciones sobre

las temperaturas mínimas y máximas medias y extremos. Los pocos trabajos publicados no

coinciden en los periodos sobre los que se calcularon las tendencias en este informe (Camilloni y

Barros 1995) o han estado orientados hacia extremos de temperatura y analizan

fundamentalmente las temperaturas mínimas y máximas medias en las estaciones extremas del

año (Rusticucci y Barrucand 2004). En cuanto a los mapas globales de tendencias de los distintos

conjuntos (HADCRUT4, MLOST, GISS), tal como fueron evaluados por el IPCC, coinciden en

indicar una tendencia positiva de la temperatura media significativa en la región pero muestran

ciertas diferencias debido a las distintas técnicas de extrapolación de datos utilizadas (IPCC AR5,

WGI capítulo 2, Figura 2.2.1.1).

En todas las estaciones del año y en todas las subregiones la temperatura aumentó en el periodo

1950-2010 con la sola excepción del invierno en Corrientes-Misiones y los mayores aumentos

ocurrieron en la primavera, Tabla 5.2.1.1.

TEMPERATURA MEDIA 1950-2010

DEF MAM JJA SON ANUAL

BUENOS AIRES

Medio 21,0 11,9 9,9 17,9 15,2

Cambio 0,5 0,4 0,5 1,0 0,6**

SANTA FE ENTRE RIOS

Medio 23,6 15,0 13,2 20,9 18,2

Cambio 0,1 0,3 0,3 1,0 0,4**

CORRIENTES MISIONES

Medio 25,6 18,1 16,8 23,3 21,0

Cambio 0,1 0,1 -0,3 0,3 0,1

REGIÓN HÚMEDA

Medio 22,7 14,1 12,3 19,9 17,2

Cambio 0,3 0,3 0,3 0,9 0,4**

Tabla 5.2.1.1: Valores medios y cambios de la temperatura media para la región Húmeda y para

3 subregiones (°C). ** significancia al 95%

En la mayor parte de la región, la temperatura mínima media aumentó en más de 0,5°C

entre 1960 y 2010 y en más de 1°C en por lo menos la mitad de la región (confianza media),

Figura 5.2.1.2b. Aunque como en el caso de la temperatura media, se aprecia un salto a principios

de la década del 80, hay una tendencia creciente más regular a lo largo de todo el periodo. Este

aumento a nivel regional ha sido significativo estadísticamente al 95 %, Figura 5.2.1.2c, excepto

en el oeste de Santa Fe y sudeste de Buenos Aires y zonas pequeñas de la Mesopotamia.

Rusticucci y Barrucand (2004) encontraron similares resultados para la temperatura mínima con

una tendencia al aumento en toda la región, pero muy reducido en el verano en el sur de Buenos

Aires y en general en invierno. Asimismo, al igual que en el caso de la temperatura media, en

todas las estaciones del año y en todas las subregiones, la temperatura mínima aumentó en el

periodo 1950-2010 con la sola excepción del invierno en Corrientes-Misiones. Aunque los

mayores aumentos se dieron en la primavera fueron importantes también en las otras estaciones,



Tabla 5.2.1.2. Incluso en la primavera, los aumentos fueron significativos estadísticamente en

todas las subregiones y en el verano también con la excepción de Corrientes y Misiones.

a) b) c)

Figura 5.2.1.2: Ídem Figura 5.2.1.1, pero para la temperatura mínima media anual (°C)

Buenos Aires Sta Fe – Entre Ríos Corrientes - Misiones Región Húmeda

C ambio 1950 - 2010

0,8 ** -0,8 ** 0,4 0,7 **



TEMPERATURA MINIMA 1950-2010


BUENOS AIRES

Medio 14,2 6,4 4,2 11,3 9,0

Cambio 1,0** 0,5 0,6 1,1** 0,8**

SANTA FE ENTRE RIOS

Medio 17,3 9,4 7,2 14,5 12,1

Cambio 0,8** 0,7 0,4 1,4** 0,8**

CORRIENTES MISIONES

Medio 19,9 12,9 11,1 17,4 15,3

Cambio 0,4 0,5 -0,2 0,7** 0,4

REGIÓN HÚMEDA

Medio 16,3 8,6 6,5 13,5 11,2

Cambio 0,8** 0,6 0,4 1,2** 0,7**

Tabla 5.2.1.2: Ídem Tabla 5.2.1.1, pero para la temperatura mínima media (°C)

El promedio regional de la temperatura máxima media en la región Húmeda no aumentó

más de 0,1°C entre 1960 y 2010 (confianza alta), Figura 5.2.1.3b. Incluso se redujo en forma

estadísticamente significativa en las zonas de Santa Fe y del noroeste de Buenos Aires, Figura

5.2.1.3a, donde fue máximo el aumento de la precipitación, Figura 5.2.2.1. Esto último es

indicativo de la consistencia de ambas bases de datos. El hecho que el aumento manifestado en

las temperaturas mínimas, no se observa en las temperaturas máximas se debe a que las

tendencias observadas a mayores precipitaciones, especialmente en la parte estival del año, están

asociadas a nubosidad y evaporación, procesos que tienden a atenuar las altas temperaturas.

Las temperaturas máximas han disminuido en el verano y otoño (aunque no en Buenos Aires en

esta última estación) y excepto en el norte de la región han aumentado en el invierno y primavera,

Tabla 5.2.1.3. La disminución de las temperaturas máximas en el verano y el otoño, estaciones

del mayor cambio en la precipitación, refuerza el concepto de que las temperaturas máximas han

disminuido en parte por las mayores precipitaciones, Figuras 5.2.2.2 y 5.2.2.3.

Rusticucci y Barrucand (2004) encontraron similares resultados para la temperatura máxima con

tendencias negativas en el verano toda la región excepto en Corrientes y Misiones donde no

coinciden con los resultados aquí presentados. De todos modos en ambos casos las tendencias

son pequeñas y por lo tanto sensibles al periodo considerado que fue distinto en cada caso. En el

invierno, como en este informe, las autoras encontraron tendencias también pequeñas, pero

positivas excepto en Corrientes y Misiones.



a) b)

c)

Figura 5.2.1.3: a) Ídem Figura 5.2.1.1, pero para la temperatura máxima media anual (°C). *

significancia al 90% y ** significancia al 95%


1950 - 2010 0,4 , 0,0 0,3 0,1



TEMPERATURA MAXIMA 1950-2010


BUENOS AIRES

Medio 27,9 17,4 15,6 24,6 21,4

Cambio -0,1 0,3 0,4 0,8** 0,4*

SANTA FE ENTRE RIOS

Medio 30,0 20,6 19,3 27,4 24,3

Cambio -0,6 -0,1 0,3 0,6 0,0

CORRIENTES MISIONES

Medio 31,4 23,3 22,5 29,3 26,6

Cambio -0,2 -0,4 -0,3 -0,1 -0,3

REGIÓN HÚMEDA

Medio 27,9 17,9 18,6 25,7 23,9

Cambio -0,4 -0,2 0,1 0,4 0,0

Tabla 5.2.1.3: Ídem Tabla5.2.1.1, pero para temperatura máxima media (°C)* significancia al 90% y ** significancia al 95%

Extremos térmicos

Los cambios en los índices de extremos de temperatura son consistentes con el

calentamiento regional y con los cambios en las precipitaciones, especialmente en los

últimos 20 años (confianza alta), Figuras 5.2.1.4 a 5.2.1.9. El cambio consistente con el

calentamiento es significativo para el promedio regional del número de heladas, el promedio

regional del número de noches tropicales y el promedio regional del valor mínimo anual de la

temperatura diaria mínima. En el caso del promedio regional del porcentaje de días con

temperatura máxima mayor al percentil 90 de toda la serie 1961-1990 y de las olas de calor, el

aumento se manifiesta desde principios de la década de 1990 y no se distingue una tendencia para

todo el periodo por los altos valores de la década de 1950, en la que probablemente las extremas

condiciones secas favorecieron situaciones con muy altas temperaturas.

Por otra parte, es notable el descenso del promedio regional del valor máximo anual de la

temperatura diaria máxima que alcanza 1,7°C, consistente con el aumento generalizado de la

precipitación, Figura 5.2.2.1. Estos resultados son similares a los obtenidos con otra metodología

por Rusticucci y Barrucand (2004) quienes encontraron pocos cambios en el número de días

fríos, pero tendencias marcadamente negativas en el número de días cálidos en el verano.

El promedio anual del número de días con heladas se redujo en un 10% en el sur de la región, un

30% en el centro entre 1960 y 2010 y las heladas casi han desparecido en las zonas bajas de

Misiones, Figura 2.2.4 (Ver sección 2.2). Asimismo, el número de noches con temperaturas

mínimas superiores a 20°C aumentó desde un 30 % en el norte a un 50 % en el sur, Figura 2.2.5.

El número de días en el año con olas de calor se incrementó en un día en el sur y en 4 en

Misiones y Corrientes, Figura 2.2.7, y prácticamente se duplicó en toda la región entre 1960 y

2010. El aumento se produjo entre 1990 hasta 2010, periodo en que los días con olas de calor se

multiplicaron 4 veces, aunque ello no llegó a compensar la tendencia negativa iniciada en la



década de 1950, Figura 5.2.1.9. Sin embargo, los cambios a escala provincial no son

significativos estadísticamente debido a su alta variabilidad interanual.

Figura 5.2.1.4:Promedio regional del número de días con heladas (FD) y cuadro de cambios

por provincia (días).* significancia al 90% y ** significancia al 95%

Figura 5.2.1.5: Ídem Figura 5.2.1.4, pero para el número de noches tropicales (TR) (°C)

Buenos Aires Sta Fe – Entre Ríos Corrientes - Misiones Región Húmeda Cambio

1950 - 2010 6, 6 ** 21 , 8 ** 50 , 3 ** 25 , 3 **

Buenos Aires Sta Fe – Entre Ríos Corrientes - Misiones Región Este C ambio

1950 - 2010 - 7 ,3 ** 2 ,8 - 3 , 5 ** - 4 , 5 **


1950 - 2010 - 7 ,3 ** 2 ,8 - 3 , 5 ** - 4 , 5 **

6,6** 21,8 ** 50,3** 25,3**



Figura 5.2.1.6: Ídem Figura 5.2.1.4, pero para el valor mínimo anual de la temperatura diaria

mínima (TN) (°C)

Figura 5.2.1.7: Ídem Figura 5.2.1.4, pero para la temperatura diaria máxima (TX) (°C)


1950 - 2010 - 2 ,2 ** - 1,0 - 1 ,7 ** - 1 ,7 **


1950 - 2010 0 , 5 0 , 7 1 , 7 ** 1, 0 *

1,7** 1,0*



Figura 5.2.1.8: Ídem Figura 5.2.1.4, pero para el porcentaje de días con temperatura máxima

mayor al percentil 90 de toda la serie 1961-1990 (TX90p)

Figura 5.2.1.9: Ídem Figura 5.2.1.4, pero para el índice de la duración de olas de calor (WSDI)

(días).* significancia al 90% y ** significancia al 95%

Incerteza sobre las tendencias de temperatura

En el caso de la temperatura un aspecto a considerar es que el crecimiento de las ciudades

incorpora un cambio en las temperaturas que no se observa en estaciones meteorológicas rurales.

Este efecto se llama “isla urbana de calor”. Como gran parte de las estaciones meteorológicas se

encuentran en ambientes urbanos o muy cerca de éstos, los cambios de temperatura calculadas a


1950 - 2010 - 2 , 0 - 0 ,4 - 1 , 7 - 1 ,4


1950 - 2010 - 1 , 6 - 0 , 3 2,0 0 , 0



partir de estas estaciones pueden tener algún nivel de calentamiento adicional que introduciría un

aumento ficticio en el cálculo de los cambios regionales. Una forma de explorar la magnitud de

este efecto adicional consiste en recalcular los cambios de temperatura solo con estaciones de

aeropuertos alejados de las ciudades, los que estarían menos contaminados que el resto de las

estaciones.

La Figura 5.2.2.10 compara los campos de temperatura máxima, mínima y media anual de

estaciones tomadas solamente en aeropuertos fuera de zonas urbanizadas con los obtenidos

utilizando la base de datos CRU. En las temperaturas máximas, las diferencias son pequeñas,

pero en las mínimas son muy importantes, en particular en la provincia de Buenos Aires donde

los aeropuertos señalan disminuciones estadísticamente significativas mientras que la base CRU

presenta calentamiento. Pero en toda la región las mínimas de los aeropuertos presentan en

general calentamientos menores que los calculados con la base CRU. Esto es indicativo

precisamente de que la base CRU no ha filtrado adecuadamente el efecto urbano de la isla de

calor. Aunque ello puede implicar que los aumentos de la temperatura mínima estén algo

exagerados en general, ello no invalida las conclusiones sobre el signo y aproximada magnitud

del calentamiento regional, excepto en parte del sur de la Provincia de Buenos Aires.



Figura 5.2.2.12: Cambios en las tendencias de la temperatura máxima (superior), mínima

(medio) y media (panel inferior) calculados con datos de aeropuertos (datos del SMN) y

calculados con la base de datos de CRU (paneles del izquierdo)



5.2.2 Precipitación

Precipitaciones medias anuales y estacionales

En casi toda la región Húmeda, la precipitación anual aumentó en la segunda mitad del

siglo XX (confianza alta), (Castañeda y Barros 1994; Barros y otros 2000; Boulanger y otros

2005; Haylock y otros 2006; Barros y otros 2008; Doyle y otros 2012). En la mayor parte de la

región entre 1960 y 2010 hubo aumentos de la precipitación de entre 100 y 200 mm, Figura

5.2.2.1b. Este aumento se registró principalmente entre 1960 y 1990, Figura 5.2.2.1c (confianza

alta). El aumento ha sido significativo estadísticamente al 90 y 95 % en Entre Ríos y zonas del

norte de Buenos Aires, Figura 5.2.2.1b, pero no lo ha sido en el promedio regional. La región es

una de las zonas del planeta que presentó mayor aumento de la precipitación entre 1950 y 2005

(IPCC AR5, Fig. 2 del WGI SPM).

Entre 2004 y 2010 hubo una disminución de la precipitación respecto de la medias de las últimas

dos décadas del siglo XX. Esto probablemente obedece a una fluctuación de la precipitación de

escala inter-decadal que morigeró la tendencia positiva de largo plazo. Esto ocurrió también en

décadas anteriores asociadas con otro período seco como fue la década de 1950. Pero la tendencia

positiva también se manifiesta a pesar de estos periodos secos ya que el promedio de la década

del 2000 estuvo muy por encima del de 1950.

La literatura sobre tendencias y/o cambios de las precipitaciones anuales en la región es más

abundante que en el caso de la temperatura media anual. Sin embargo, debido a los diferentes

periodos considerados, existen diferencias entre los artículos, no relacionadas con el signo de los

cambios, sino ligeramente en la magnitud de los mismos y fundamentalmente en su significancia.

Los trabajos concuerdan en que desde 1950 ha habido un aumento generalizado en la

precipitación media regional. Consistentemente, aumentaron en un 33% los días con

precipitaciones mayores a 1mm entre 1950 y 2000 (Penalba y Robledo 2010).

Castañeda y Barros (1994) encontraron un aumento significativo promedio de alrededor de 150

mm en toda la región en el periodo 1916-1991. Esto implica que el aumento que se produjo con

más intensidad desde 1960 no fue simplemente una variación de pocas décadas sino que forma

parte de una tendencia de más largo plazo. Los estudios que se extienden hasta 2002 o 2005

muestran que aunque las tendencias positivas se concentraron mayormente entre 1960 y 1990 no

se revertieron (Boulanger y otros 2005); y además en muchas estaciones se hicieron más

significativas (Doyle y otros 2012).

Entre 1950 y 1990, en la mayor parte de Buenos Aires y en el sur de Santa Fe y Entre Ríos el

cambio se caracterizó por una tendencia con fuerte variabilidad interanual pero con tendencia

sostenida. Por otra parte, en el noreste de la región, el aumento de la precipitación anual se

produjo por un salto entre 1970 y 1980, asociado al cambio de la fase de la oscilación decadal del

Pacífico que modula la ocurrencia e intensidad de eventos del Niño y la Niña (Barros y otros

2000; 2008).



a) b)

c)

Figura 5.2.2.1: a) campo medio de la precipitación media anual, periodo 1960-2010, b) cambio

en la precipitación anual entre 1960 y 2010, c) Serie del promedio regional de precipitación

anual y cuadro de cambios (mm) por provincias con * significancia al 90% y ** significancia al

95%

Buenos Aires Sta Fe – Entre Rios Ctes - Misiones Región Húmeda

CAMBIO 103,6** 100,1 94,1 99,3



El aumento de las precipitaciones fue importante en el periodo cálido del año,

principalmente en verano y primavera, mientras que en invierno la tendencia fue negativa

(confianza media), Figuras. 5.2.2.2 a 5.2.2.5.

a) b)

c)

Figura 5.2.2.2: Ídem Figura 5.2.2.1, pero para el verano (mm)


CAMBIO 56,1** 48,3 52,5 52,8



En el invierno, la mayor reducción se ha dado en el centro de la región con incluso zonas con

cambios negativos estadísticamente significativos, Figura 5.2.2.4. Los aumentos en invierno y

otoño son más importantes en el centro y norte de la región que en Buenos Aires.

a)

b)

c)

Figura 5.2.2.3: Ídem Figura 5.2.2.1, pero para el otoño (mm)


CAMBIO 24,8 63,2 36, 2 39,7



a) b) c)

Figura 5.2.2.4: Ídem Figura 5.2.2.1, pero para el invierno (mm)


CAMBIO - 18,5 - 44,2** - 33,1 - 29,7



a) b) c)

Figura 5.2.2.5: Ídem Figura 5.2.2.1, pero para la primavera (mm)

Buenos Aires Sta Fe – Entre Rios Ctes - Misiones Región HúmedaEste

CAMBIO 37, 2 25, 3 36,1 33, 1



Precipitaciones extremas

Consistente con el aumento generalizado de la precipitación en la región, los indicadores de

precipitaciones extremas muestran que estas han ido en aumento en intensidad (confianza

media) y frecuencia (confianza alta). Igualmente la duración de los periodos secos se ha ido

reduciendo (confianza media), Figuras 5.2.2.6 a 5.2.2.10 y Figuras 2.3.2 a 2.3.5.

El promedio regional de la precipitación diaria máxima del año tuvo una tendencia positiva hasta

el 2000, que se debe en gran medida a los menores valores en la década seca de 1950 en

contraposición con los mayores valores de finales del siglo 20. Otro periodo seco se dio en la

segunda mitad de la década del 2000. Sin embargo si se obvian estas variaciones, se observa que

se mantiene la misma tendencia, Fig. 5.2.2.6. La tendencia positiva de esta variable fue reportada

por Re y Barros (2009) y Penalba y Robledo (2010) aunque como en este estudio sin

significancia estadística. El mayor cambio se registró en la zona central de la región, Figura 2.3.2

(Ver sección 2.3).

Figura 5.2.2.6: Promedio regional de la precipitación diaria máxima del año (Rx1) y cuadro de

cambios por provincia (mm)

Cuando se consideran las precipitaciones acumuladas en 5 días, la tendencia hacia valores

mayores es más regular, e incluso se hace estadísticamente significativa en el sur y centro de la

región y en la región entera, Figura 5.2.2.7.

Igualmente, los casos de precipitación diaria por encima del percentil 95, tuvieron un aumento

importante e incluso, cuando se agrupan en subregiones, estadísticamente significativo en el sur y

centro de la región, Figura 5.2.2.8.

Buenos Aires Sta Fe – Ent re Ríos Corrientes - Misiones Región Húmeda Cambio

1950 - 2010 3 ,5 18 ,2 - 3 ,3 13,1



Figura 2.2.2.7: Ídem Figura 5.2.2.6, pero para la precipitación máxima anual de 5 días

consecutivos (Rx5) (mm)

Figura 5.2.2.8: Ídem Figura 5.2.2.6, pero para la precipitación anual total de los casos en que

la precipitación diaria es mayor al percentil 95 (R95pTOT) (mm)

El índice de la duración de los periodos secos muestra también la característica fundamental del

cambio en la región, esto es su evolución a condiciones más húmedas, Figuras 5.2.2.9 y Figura

2.4.2.2.

La Figura 2.2.2.10 muestra las series del número de casos de precipitaciones diarias por encima

de los umbrales de 50, 100 y 150mm en periodos de 10 años para 4 estaciones de diferentes

provincias. Se incluye también una serie que muestra el número de casos total de estas cuatro


1950 - 2010 76 ,3 ** 104 , 3 ** 57 , 4 112 ,9


1950 - 2010 20 , 6 ** 33 , 0 * 14 , 7 35 ,4 **



series que superan dichos umbrales. Como estas precipitaciones son muy azarosas, se ha

recurrido a su suma en periodos de 10 años para detectar el comportamiento de largo plazo que

para todos los umbrales y estaciones indican un aumento del número de casos muy regular, hasta

el punto de que a pesar del escaso número de décadas la mayor parte de los aumentos son

significativos, Figura 5.2.2.10.

Figura 5.2.2.9: Ídem Figura 5.2.2.6, pero para la máxima longitud de racha seca definida como

el número máximo de días consecutivos con precipitación menor a 1mm en cada año (CDD)

(días)


1950 - 2010 - 1 ,4 - 1 , 2 - 7,7 ** -

-4,0



Figura 5.2.2.10: Índice Rnnmm, aumento del número de casos de precipitaciones diarias por

encima del umbral de a) 50mm y b) 100mm en periodos de 10 años para 4 estaciones de

diferentes provincias y la suma de casos de estas estaciones que superan ese umbral

R 50mm R100 mm R 150mm

OCBA 13,3* 0,7

Paraná 15,5** 5,0*

Ceres 10,6 2,0

Monte Caseros 22,9** 7,0*

SUMA 62** 14,7* 3,85**



Grado de Incerteza sobre el signo y la magnitud de los cambios observados

Las series de precipitación en la región que cubren el periodo 1960-2010 o al menos gran parte

del mismo son escasas. Ello hace que las estimaciones regionales o subregionales puedan tener

algún grado de error y más aun cuando se trata de una localidad en particular. Una forma de

estimar el grado de error posible es comparando tendencias calculadas con dos bases distintas que

tienen algunas diferencias en las estaciones que utilizan pues al usar criterios distintos en el

tratamiento de las series no absolutamente completas pueden no incorporar en el análisis las

misma estaciones y por otra parte, utilizan métodos de interpolación espacial distintos. En la

Figura 5.2.2.11 se observa que en comparación con la base de datos CRU, la base de datos GPCC

sobreestima los cambios en la precipitación en la región Húmeda en particular en la provincia de

Misiones. Este resultado se observa tanto a nivel anual como estacional (las figuras de las

estaciones del año no se muestran).

De todos modos, las diferencias no invalidan las conclusiones sobre el signo de los cambios

observados, excepto donde estos son muy pequeños y no significativos. También la magnitud de

los cambios y sus patrones regionales son en general muy similares tanto a nivel anual como

estacional. La excepción es el exagerado cambio de precipitación en la provincia de Misiones en

la base GPCC.

Figura 5.2.2.11: Cambios en la precipitación total anual calculados con la base de datos de

CRU (izquierda) y datos de GPCC (derecha)



5.2.3 Otras variables

El desplazamiento del anticiclón del Atlántico Sur hacia el sur (Escobar y otros 2003) trajo

aparejado un aumento de las frecuencias de vientos del sector este y sudeste sobre el Río de la

Plata (Simionato y otros 2004) contribuyendo al aumento medio del nivel del estuario, aunque en

forma menos importante que otros factores.

En el trabajo de Mezher y otros (2012) se analizaron las tendencias del número de eventos de

granizo registrados en las estaciones meteorológicas del Servicio Meteorológico Nacional en el

periodo 1960-2008. En la región noreste, que incluye el este de las provincias de Chaco y

Formosa pero donde la mayor frecuencia se observa en la provincia de Misiones, el número de

eventos de granizo paso de alrededor de 7 a 11 entre 1960 y 2010 pero con una fuerte

variabilidad interanual e interdecadal. La tendencia en la zona central de la región Húmeda

incluyendo el norte de Buenos Aires ha sido muy pequeña y negativa.



5.3 VALIDACIÓN DE LA CORRECCIÓN DE ERRORES

Se presentan los resultados de la validación del método de corrección de los errores sistemáticos

de los modelos seleccionados para las proyecciones climáticas en periodos futuros del siglo XXI,

para la región Húmeda. La metodología empleada se describe en el capítulo 3, secciones 3.3.7 y

3.3.8.

5.3.1 Temperatura

El ajuste de los modelos a los datos observados es bueno en esta región, aun para los datos sin

corregir y mejorando con la corrección, Figura 5.3.1.

Figura 5.3.1: Validación de la temperatura media anual para la región Húmeda. 1976/1990

(Excepto para el modelo MRI en que es 1979/1990). Panel superior las temperaturas de los

modelos indicados en cada figura sin corregir. Panel del centro ídem anterior pero para los

valores después de aplicada la corrección. Panel inferior, valores observados según CRU,

ensamble de los 4 modelos y diferencia entre el ensamble y CRU



Figura 5.3.2: Ídem Figura 5.3.1, pero para el verano: diciembre, enero y febrero

Figura 5.4.2: Ídem Figura 5.3.1, pero para el verano (diciembre, enero y febrero)

El ensamble (promedio en este caso) de los modelos corregidos tiene en la mayor parte de la

región un error de menos de 0,25°C y solo en Misiones supera el medio grado.

En la estación estival los errores son algo mayores que en el promedio anual, especialmente en la

Provincia de Buenos Aires, pero siempre menores a medio grado, Figura 5.3.2. Al contrario del

caso anual y del verano, en el invierno los modelos corregidos sobreestiman la temperatura media

en toda la región, pero en general en menos de medio grado, Figura 5.3.3.



Figura 5.3.3: Ídem figura 5.3.1, pero para el invierno (junio, julio y agosto)

Ello es también válido para las temperaturas más extremas, excepto para el modelo NorESMI.

Este ajuste en los extremos es muy valioso por la importancia de contar con proyecciones de

extremos de altas temperatura prolongadas. La distribución es desde luego bimodal, reflejando

las temperaturas mensuales a lo largo del año.



Figura 5.3.4: Frecuencias relativas de las temperaturas medias mensuales en dos puntos de la

región Húmeda. En negro las frecuencias observadas y en colores, según indicado en los

paneles, las diferencias de los modelos con estas frecuencias. En abcisa, el rango de los valores

observados dividido en diez valores iguales

(-37.25°, -58.25°) Temperatura- Región Húmeda (-37,25°; -58,5°)

Temperatura- Región Húmeda (-30,25°; -60,25°)




Los errores de los modelos sin corregir son importantes, como surge de comparar el panel

superior de la Figura 2.5 con el mapa de CRU, Figura 5.3.5i, con errores de más de 200 mm en

muchas zonas y modelos. La corrección mejora sustancialmente el ajuste al campo observado, y

en el promedio de los modelos el error respecto del campo de CRU es menor al 10% en casi toda

la región.

Figura 5.3.5: Ídem Figura 5.3.1, pero para la precipitación anual



Figura 5.3.6: Ídem Figura 5.3.5, pero para el verano (diciembre, enero y febrero)

En el caso del verano, el ajuste es similar al del caso anual, Figura 5.3.6. En invierno los errores

relativos son sustancialmente mayores de forma que el promedio de los modelos corregidos llega

a estar entre y 30 y 40% por encima de los observados en un amplia zona, Figura 5.3.7. Sin

embargo, esto no implica errores absolutos grandes porque en esta estación del año y en esa zona,

la precipitación es escasa y no mayor a 180 mm y por tanto los errores relativos como el que

aparece en el panel k de la Figura 5.3.7 no son mayores a 70 mm en total para los tres meses.



Figura 5.3.7: Ídem Figura 5.3.5, pero para el invierno (junio, julio y agosto)

La figura 5.3.8 muestra el error en las distribuciones de los valores mensuales de precipitación de

los modelos con respecto a la distribución observada en dos puntos del retículo de la región.

Como en el caso de la temperatura, la figura presenta asimismo la frecuencia observada, lo que

permite visualizar que con alguna excepción en los valores extremos, el error en las frecuencias

de la distribución de los modelos en cada decil de la distribución es mucho menor que la

frecuencia observada. La distribución de la lluvia mensual tiene la forma de una distribución

Gama, típica de la lluvia mensual, que se caracteriza por su asimetría y una cola de valores

extremos prolongada. Los errores en los valores extremos de la precipitación son iguales o

mayores que la frecuencia observada, indicativo de la dificultad para captar la correcta frecuencia

de precipitaciones mensuales extremas en las proyecciones del clima futuro.



Figura 5.3.8: Ídem Figura 5.3.4, pero para la precipitación

La conclusión es que con la selección de los modelos de mejor performance y el método de

corrección de sus errores sistemáticos aplicado, se logra representar los valores medios de la

precipitación y la temperatura anual con errores pequeños en la región Húmeda. Igualmente,

también se logra representar en líneas generales las distribuciones estadísticas en el caso de la

temperatura. Para la precipitación el ajuste en la distribución no es tan bueno, particularmente en



el modelo CCSM4 y en los extremos de las distribuciones de lluvia, lo cual es un limitante

importante para la proyección del clima futuro en la región.

5.4 ESCENARIOS DEL CLIMA FUTURO (SIGLO XXI)

5.4.1 Temperatura

Temperaturas medias

El elemento común a todos los modelos y escenarios es la proyección de un calentamiento con su

magnitud aumentando desde el sudoeste hacia el noreste de la región, Figuras 5.4.1.1 y 5.4.1.2.

En el futuro cercano, los escenarios RCP4.5 y 8.5 y A1B son muy similares entre sí y su

calentamiento de 0.5 a 1°C en casi toda la región indicaría una aceleración del calentamiento

regional con respecto a las tendencias observadas. Como se mostró previamente en la Tabla

5.2.1.1, estas tendencias solo dieron lugar a un calentamiento promedio regional de 0,4°C en 50

años (1960-2010).

Cabe destacar los valores excepcionales de más de 4°C de calentamiento en la temperatura media

del escenario RCP8.5 hacia fin de siglo en el extremo norte de la región. Esa zona tuvo una

temperatura media de alrededor de 21°C en 1960-2010, por lo que el calentamiento proyectado

llevaría esa temperatura media anual de más de 25°C, con implicancias muy desfavorables. En

el futuro lejano, los aumentos de temperatura proyectados en la temperatura media en el

escenario A1B son intermedios entre los de los escenarios RCP4.5 y 8.5.

a) b)

Figura 5.4.1.1: Cambio en la temperatura media anual con respecto al periodo 1979-

2003 modelo MRI/JMA (Japón). Escenario A1B. a), futuro cercano (2015-2039); b)

futuro lejano (2075-2099)



Figura 5.4.1.2: Cambio en la temperatura media anual con respecto al periodo 1981-2005.

Promedio de los modelos CCSM4, CMCC-CM y NorESMI-M. Panel superior escenario

RCP4.5 y panel inferior RCP8.5.Izquierda, futuro cercano (2015-2039) y derecha, futuro lejano

(2075-2099)



a) b)

Figura 5.4.1.3: Ídem figura 5.4.1.1, pero para la temperatura mínima media anual

Los aumentos de temperatura proyectados en la temperatura mínima media y en la máxima media

son muy similares en todos los escenarios y en los dos horizontes temporales; Figuras 5.4.1.3 a

5.4.1.6 y, también son muy similares a los de la temperatura media.



Figura 5.4.1.4: Ídem Figura 5.4.1.2, pero para la temperatura mínima media anual



(a) (b)

Figura 5.4.1.5: Ídem Figura 5.4.1.1, pero para la temperatura máxima media anual



Figura 5.4.1.6: Ídem Figura 5.4.1.2, pero para la temperatura máxima media anual



Extremos térmicos

En toda la región, los 6 índices de extremos térmicos en los dos escenarios RCP y en los dos

horizontes temporales futuros son compatibles con el calentamiento esperado, Figuras 5.4.1.7 a

5.4.1.12. En general los escenarios RCP4.5 y RCP8.5 no tienen diferencias importantes entre sí

en el futuro cercano, pero sus escenarios en el futuro lejano son muy distintos con mayores

cambios en el RCP8.5 como es de esperar por el proceso de calentamiento global en que se basa.

De todas maneras, en los dos escenarios los cambios son mucho más pronunciados en el futuro

lejano que en el futuro cercano.

Las heladas se reducirían sustancialmente en el sur de la región y tenderían a desaparecer en el

norte, Figuras 2.2.4 y 5.4.1.7. Las noches con temperaturas en exceso de 20°C (noches tropicales)

aumentarían mucho más en el norte de la región que en el sur, Figura 5.4.1.8 y lo mismo harían

las temperaturas máximas y mínimas del año, Figuras 5.4.1.9 y 5.4.1.10.

En general, los cambios proyectados tienen el mismo signo y el patrón espacial (marcado

gradiente norte sur o viceversa) que los cambios observados entre 1960 y 2010. Es el caso del

número de días con heladas, Figuras 2.2.4 y 5.4.1.7, el valor mínimo anual de la temperatura

anual, Figuras 2.2.6 y 5.4.1.9, el porcentaje de días con la temperatura máxima superior al

percentil 90, Figuras 2.2.8 y 5.4.1.11 y el número de días con olas de calor, Figuras 2.2.9 y

5.4.1.12. La excepción es el valor máximo de la temperatura anual que tuvo un enfriamiento

uniforme en la región entre 1960 y 2010.



Figura 5.4.1.7: Cambios del número de días con heladas con respecto al periodo 1981-2005.

Promedio de los modelos CCSM4, CMCC-CM y NorES SMI-M. a) escenario RCP 4.5, futuro

cercano (2015-2039), b) escenario RCP4.5, futuro lejano (2075-2099), c) escenario RCP8.5,

futuro cercano y d) escenario 8.5, futuro lejano



Figura 5.4.1.8: Ídem Figura 5.4.1.7, pero para cambios del número de de noches tropicales en el

año



Figura 5.4.1.9: Ídem Figura 5.4.1.7, pero para el valor anual mínimo de la temperatura (°C)



Figura 5.4.1.10: Ídem Figura 5.4.1.7, pero para el valor anual máximo de la temperatura (°C)



Figura 5.4.1.11: Ídem Figura 5.4.1.7, pero para el porcentaje de días con la temperatura

máxima superior al percentil 90



De acuerdo con las proyecciones que muestra la Figura 5.4.1.12, es de esperar que el número de

días con olas de calor aumente en toda la región, aunque mucho más en el norte. Cabe destacar

que de acuerdo a la definición del índice utilizado, este es independiente de las temperaturas

absolutas por lo que debido a esta caracterización regional, el gradiente en latitud que se observa

en la figura 5.4.1.12 es consistente con el calentamiento diferente en latitud figuras 5.4.1.1 a

5.4.1.6. Aun en el escenario más benigno y en el futuro cercano, el aumento de días en el año con

olas de calor seria de más de 2 a 15 días.

Figura 5.4.1.9: Ídem Figura 5.4.1.4, pero para los días en el año con ola de calor




Precipitación media

Las proyecciones en toda la región en los dos escenarios RCP, tanto en el futuro cercano como

lejano son de aumentos poco relevantes en la precipitación, 0 a 10%, que estarían dentro del

margen de error de esta evaluación, Figura 5.4.2.2. Incluso, en algún caso y en zonas aisladas se

proyectan ligeras disminuciones por lo que en principio, se puede suponer que no habrá mayores

cambios en la precipitación, aunque de acuerdo con lo obtenido del promedio de 42 modelos

CMIP5, no se puede descartar un escenario de tendencias a aumentos moderados en Buenos

Aires y el este de la Mesopotamia, Figura 3.4.2. También el escenario A1B en el modelo de alta

resolución MRI/JMA proyecta aumentos mayores al 10% en la mayor parte de la región y muy

extendidos de más del 40 % en futuro lejano, Figura 5.4.2.1. Con estos resultados diversos en

cuanto a la magnitud del cambio, la conclusión es que excepto en el extremo sur de la provincia

de Buenos Aires, es poco probable que haya una reducción en las precipitaciones anuales en este

siglo.

Figura 5.4.2.1: Cambio en precipitación anual con respecto al periodo 1979-2003 modelo

MRI/JMA (Japón). Escenario A1B. a) futuro cercano (2015-2039) y b) futuro lejano (2075-2099)



Figura 5.4.2.2: Cambio en la precipitación anual con respecto al periodo 1981-2005. Promedio

de los modelos CCSM4, CMCC-CM y NorESMI-M. Panel superior, escenario RCP 4.5 y panel

inferior, escenarioRCP8.5. Izquierda, futuro cercano (2015-2039) y derecha, futuro lejano

(2075-2099)




En casi toda la región, las precipitaciones extremas en los dos escenarios y en los dos horizontes

temporales futuros tienden a aumentar, aunque con la excepción de algunas zonas del sudoeste de

Buenos Aires y en algunos casos en Misiones, Figuras 5.4.2.3 a 5.4.2.5.

Como con la temperatura, en general los escenarios RCP4.5 y RCP8.5 no tienen diferencias

importantes entre sí en el futuro cercano, pero los cambios para el futuro lejano son distintos con

mayores cambios en el RCP8.5. En los dos escenarios los cambios son mucho más pronunciados

en el futuro lejano que en el futuro cercano.

La Figura 5.4.2.5 indica que como resultado del cambio climático habría una tendencia en toda la

región hacia mayores valores de la precipitación anual acumulada en eventos de precipitación

intensa. Esto mismo fue encontrado para precipitaciones acumuladas mensuales por Barros y

otros (2013) para dos grandes zonas de esta región.

Los cambios observados en los índices de precipitaciones extremas, Figuras 2.3.2 a 2.3.4 y los

proyectados, Figuras 5.4.2.3 a 5.4.2.5, coinciden en un patrón regional de predominante aumento

en la región que en el caso de las proyecciones varían con el horizonte temporal y con el

escenario.

Los cambios en el número máximo anual de días consecutivos secos (máxima racha seca)

presentan un cuadro geográfico heterogéneo y son en general pequeños. Excepto para el

horizonte lejano en el escenario RCP4.5, habría una tendencia a una prolongación de estas rachas

en el norte del la región.



Figura 5.4.2.3: Cambios en la precipitación diaria máxima del año (mm) con respecto al

periodo 1981-2005. Promedio de los modelos CCSM4, CMCC-CM y NorESMI-M. a) escenario

RCP 4.5, futuro cercano (2015-2039), b) escenarioRCP4.5, futuro lejano (2075-2099), c)

escenario RCP8.5, futuro cercano y d) escenario 8.5, futuro lejano



Figura 5.4.2.4: Ídem Figura 5.4.2.3, pero para la precipitación máxima anual acumulada en 5

días (mm)



Figura 5.4.2.5: Ídem Figura 5.4.2.3, pero para la precipitación anual acumulada en eventos de

precipitación intensa (mayores al percentil 95) (mm)



Figura 5.4.2.6: Ídem Figura 5.4.2.3, pero para el número máximo anual de días consecutivos

secos



5.5 EVALUACIÓN DE LA INCERTEZA DE LOS ESCENARIOS CLIMÁTICOS

Las fuentes de incerteza sobre los escenarios climáticos regionales del futuro provienen de la

falta de habilidad de los modelos climáticos para representar con exactitud el clima regional, de

los escenarios de emisiones y de la variabilidad interdecadal del clima que por el momento no es

captada adecuadamente por los modelos climáticos.

En el futuro lejano, como el cambio por el aumento de las concentraciones de GEIs es grande, se

puede suponer que la variabilidad interdecadal será relativamente menor que aquella y por

consiguiente para este futuro, la incerteza queda circunscripta a los errores de los modelos y a los

posibles escenarios de emisiones. En este estudio, se comparan dos escenarios, el RCP8.5 que es

un escenario de extremo calentamiento al que se llegaría si no hubiera restricciones a las

emisiones globales y el RCP4.5 de emisiones moderadas. En cuanto a los modelos, se utilizan

los 3 MCGs de mejor performance en la región y se los compara también con los resultados del

promedio de los 42 MCGs de la base CMIP5.

Lo mismo se hace para el futuro cercano, pero en ese caso hay que sumar cierto nivel de incerteza

por la variabilidad interdecadal, sobre todo en el caso de la precipitación, la que surge de

comparar los promedios regionales de las temperaturas y la precipitación de los 3 MCGs en los 2

escenarios.

5.5.1 Temperatura

Temperaturas medias

En todos los casos, la diferencia de calentamiento de los distintos modelos es muy pequeña frente

al cambio, dado un determinado escenario y horizonte temporal.

Figura 5.5.1.1: Diferencia proyectada de la temperatura media regional respecto de 1981-2010,

A la izquierda para 2015-2039 y a la derecha para 2075-2099. En verde escenarios RCP4.5 y

A1B, en rojo RCP8.5.Modelos: CCSM4 (círculos), CMCC-CM (rombos), NorESMI-M

(triángulos) y MRI/JMA (cuadrados)



En el futuro cercano ya hay una marcada diferencia entre escenarios, pero se podría suponer que

el calentamiento estará entre 0,5 y 2°C, Figura 5.5.5.1, aunque cabe tener en cuenta que el

promedio de los 42 MCGs está más cerca del nivel inferior, Figura 3.4.1. Resumiendo, no se

debería esperar más de 1° de calentamiento en el futuro cercano para el promedio regional. En

relación al futuro lejano, en el escenario RCP4.5, el calentamiento no se hace mucho mayor con

el tiempo y a fin de siglo estaría entre 0,5 y 1°, mientras que en RCP8.5 el aumento en el

promedio regional estaría entre 2,5°C y algo más de 3,5°C, Figura 5.5.5.1.

El promedio de aumento de la temperatura mínima media regional rondaría en el futuro cercano

entre 0,5 y 1°C sin mayor diferencia entre escenarios, Figura 5.5.1.2. En el futuro lejano habría

más incerteza y dependiendo del escenario el aumento seria entre alrededor de 1,5°C para el

RCP3.5 y en el escenario RCP8.5 podría llegar a 3,5°C, con valores intermedios para el escenario

A1B. En el caso de la temperatura máxima media, la situación en el futuro cercano es similar a la

de la temperatura mínima, pero en el futuro lejano la dispersión entre modelos es mucho mayor y

el rango de posibles aumentos del promedio regional oscila entre 1 y 4°C, Figura 5.5.1.3.

Figura 5.5.1.2: Idem 5.5.1.1, pero para la temperatura mínima media regional

Figura 5.5.1.3: Idem 5.5.1, pero para la temperatura máxima media regional



Los cambios en la temperatura media del verano e invierno son casi iguales entre sí, y presentan

características similares a las de los de la temperatura media anual en cuanto a las diferencias

entre modelos y escenarios en los dos horizontes temporales; Figuras, 5.5.1.4, 5.5.1.5 y 5.5.1.1.

Figura 5.5.1.4: Idem 5.5.1.1, pero para la temperatura media regional del verano (diciembre,

enero y febrero)

Figura 5.5.1.5: Idem 5.5.1.1, pero para la temperatura mínima media regional del invierno

(junio, julio y agosto)

Extremos térmicos

Como fuera señalado en la sección 5.4.1, los 6 índices regionales de extremos térmicos son

consistentes en todos los escenarios y modelos y en las figuras 5.5.1.6 a 5.5.1.11 se aprecia que

ello vale también para los promedios regionales de los 4 modelos con los que se construyeron los

escenarios climáticos de esta región.

Como era de esperar en el futuro cercano la diferencia entre escenarios no es muy grande y en

algunos casos es menor que la que existe entre los modelos. En el caso del aumento de noches

tropicales, del porcentaje de días con temperaturas extremas y de días con olas de calor, las



variaciones entre modelos y distintos escenarios no son muy grandes y se podría estimar que el

rango probable estaría entre 10 y 20, 3 y 10 y 4 y 20 respectivamente. La disminución de las

heladas presenta una importante variación ente modelos y dos de ellos tienen una reducción de

solo menos de un día.

En el futuro lejano, las diferencias entre escenarios son marcadas y, excepto para el caso del

cambio de días con heladas, son mucho mayores que las diferencias entre modelos. En

conclusión, para esta región se puede estimar que la incerteza sobre los cambios en los extremos

térmicos es muy pequeña o nula respecto del signo y magnitud de los cambios para el futuro

cercano sin importar el escenario en cuestión. Para el futuro lejano, la mayor fuente de incerteza

se asocia con el escenario de emisiones.

Figura 5.5.1.6: Cambios del número de días con heladas (promedio regional) con respecto al

periodo 1981-2005. Modelos:CCSM4 (cuadrados), CMCC-CM (círculos) y NorES SMI-M

(triángulos). A la izquierda para 2015-2039 y a la derecha para 2075-2099. En verde escenarios

RCP4.5 y en rojo RCP8.5

Figura 5.5.1.7: Ídem Figura 5.5.1.6, pero para cambios del número de de noches tropicales en el

año



Figura 5.5.1.8: Ídem Figura 5.5.1.6, pero para el valor anual mínimo de la temperatura (°C)

Figura 5.5.1.9: Ídem Figura 5.5.1.6, pero para el valor anual máximo de la temperatura (°C)

Figura 5.5.1.10: Ídem Figura 5.5.1.6, pero para el porcentaje de días con la temperatura

máxima superior al percentil 90



Figura 5.5.1.11: Ídem Figura 5.5.1.6, pero para los días en el año con ola de calor


Precipitación media

En el futuro cercano, el aumento en la precipitación es de apenas 0 a 6% entre los diferentes

modelos y escenarios RCP y de 13% en el escenario A1B, Figura 5.5.2.1. Esto coincide con lo

que se puede apreciar del promedio de los 42 MCGs del CMIP5 en la Figura 3.4.2. En

consecuencia, no se debería esperar mayores cambios en la precipitación anual media regional

para ese periodo, y los aumentos observados entre 1960 y 2010 no se revertirían. Para el futuro

lejano en el escenario RCP8.5 se proyecta un aumento del orden del 10%, algo menor que el que

resulta del promedio de los 42 MCGs del CMIP5, mientras que el modelo MRI/JMA en el

escenario A1B proyecta un aumento considerable y muy distinto del resto por lo que debiera

considerarse como poco probable. En consecuencia se estima que el cambio probable será

positivo y algo mayor del 10%.

Figura 5.5.2.1: Porcentaje de cambio proyectado para la precipitación anual media regional

respecto de 1981-2010. A la izquierda para 2015-2039 y a la derecha para 2075-2099. En verde

escenarios RCP4.5 y A1B, en rojo RCP8.5. Modelos: CCSM4 (círculos), CMCC-CM (rombos),

NorESMI-M (triángulos) y MRI/JMA (cuadrados)



Para el futuro lejano se observa en el escenario RCP8.5 cierta diferencia entre los modelos

aunque es mayor la diferencia entre los cambios proyectados por los escenarios considerados. De

todos modos, habría que esperar un aumento moderado de la precipitación media regional ya que

en ambos escenarios y en todos los modelos se proyectan aumentos.

En el verano habría una tendencia hacia mayor precipitación con mayores cambios porcentuales

en el escenario RCP8.5, y en el futuro lejano, Figura 5.5.2.2. Esto estaría indicando que la

precipitación media regional del verano sería mayor en escenarios de mayor calentamiento,

aunque con diferencias entre modelos apreciables. En el invierno, los cambios para el futuro

cercano son pequeños y diferentes en signo tanto para el escenario RCP4.5 y como para el

escenario RCP 8.5. Para el futuro lejano la dispersión entre escenarios y modelos es mayor y por

lo tanto, el rango esperado de cambios estaría entre - 30 y 30%.

Figura 5.5.2.2: Idem 5.5.2.1, pero para la precipitación media regional del verano (diciembre,

enero y febrero)

Figura 5.5.2.3: Idem 5.5.2.1, pero para la precipitación media regional del invierno (junio, julio

y agosto)




Los índices de precipitaciones extremas calculados indican que habrá una tendencia a que estas

aumenten con el tiempo y en forma más pronunciada con el escenario RCP8.5, aunque con

limitaciones en su cuantificación debido a la dispersión encontrada entre los resultados de los

diferentes modelos. Para el futuro cercano, aunque en el promedio de todos los modelos y

escenarios habría una tendencia hacia mayores extremos, algunos índices en el escenario RCP4.5

tienen diferencias nulas o incluso negativas, Figuras 5.5.2.4, 5.5.2.5 y 5.5.2.6. La longitud de los

periodos secos máximos no tendrían mayores cambios en ninguno de los dos periodos futuros y

en general serían de un día, Figura 5.5.2.7. Para los tres índices de precipitaciones extremas en el

futuro lejano, las diferencias son siempre grandes y positivas pero con gran dispersión tanto en

modelos como escenarios.

Para esta región se puede estimar que la incerteza sobre los cambios en los extremos de

precipitación es pequeña con respecto del signo de los cambios. En cuanto a la magnitud de estos

cambios, no es grande en el caso del futuro cercano sin importar el escenario en cuestión. Las

precipitaciones máximas de un día aumentarían no mucho más de 10 mm y las acumuladas de 5

días en 20mm. Para el escenario lejano, la fuente de incerteza proviene tanto del escenario de

emisiones como de los modelos.

Figura 5.5.2.4: Cambios de la precipitación diaria máxima del año (mm) con respecto al

periodo 1981-2005. Modelos: CCSM4 (cuadrados), CMCC-CM (círculos) y NorES SMI-M

(triángulos). A la izquierda para 2015-2039 y a la derecha para 2075-2099. En verde escenarios

RCP4.5 y en rojo RCP8.5



Figura 5.5.2.5: Ídem Figura 5.5.2.4, pero para cambios de la precipitación máxima anual

acumulada en 5 días (mm)

Figura 5.5.2.6: Ídem Figura 5.5.2.4, pero para la precipitación anual acumulada en eventos de

precipitación intensa (mayores al percentil 95) (mm)

Figura 5.5.2.7: Ídem Figura 5.5.2.4, pero para el número máximo anual de días consecutivos

secos



5.6 CONCLUSIONES

La temperatura y la precipitación media anual han aumentado en toda la región Húmeda desde el

comienzo de la segunda mitad del siglo pasado. (Confianza media)

En el caso de la temperatura, este aumento se produjo en la temperatura mínima diaria, mientras

que en la máxima los cambios fueron muy pequeños y heterogéneos dentro de la región, e incluso

negativos en áreas con fuerte aumento de la precipitación. Esto es un indicador de que el

calentamiento de esta región habría estado generado en buena medida por el aumento de los gases

de efecto invernadero, aunque regionalmente modulado por otros procesos como los relacionados

con la lluvia o con cambios en la circulación atmosférica. Igualmente los indicadores de

extremos, como aquellos asociados con heladas u olas de calor han cambiado en forma

consistente con la temperatura media, evidenciando también el calentamiento regional.

(Confianza alta)

La precipitación media anual aumentó en casi toda la región y en muchas zonas en forma

estadísticamente significativa. La significancia de este aumento crece con el agregado de los

datos por subregiones, de modo que en las tres subregiones consideradas en este estudio los

resultados son significativos al 95% (confianza alta). El aumento se produjo en todas las

estaciones del año, excepto en el invierno en el que prácticamente hubo una disminución de la

precipitación, que en el promedio regional fue estadísticamente significativo. Los indicadores de

extremos que se asocian con potenciales desastres por inundaciones cambiaron consistentemente

con las mayores precipitaciones lo que se evidenció más claramente con los valores acumulados;

esto es en 5 días en el caso aquí presentado y en un mes (Doyle y otros 2012). Otros indicadores

de extremos mostraron aumentos en las lluvias extremas y una disminución de la duración de los

períodos secos máximos anuales.

Para el siglo XXI, no se debería esperar más de 1°C de calentamiento en el futuro cercano para el

promedio regional. Hacia fin de siglo el cambio proyectado es diferente según el escenario; en el

escenario RCP4.5 estaría entre 0,5 y 1°C y en el RCP8.5 entre 2,5°C y algo más de 3,5°.

(Confianza media)

En el futuro cercano, la precipitación media regional no tendría mayores cambios y con bastante

certeza no se revertiría el aumento registrada entre 1960-2010 (confianza alta). Para el futuro

lejano y en el escenario RCP8.5 habría un aumento del orden del 10%, pero existe un grado de

incerteza asociado con los modelos, por lo que no habría que descartar aumentos aún mayores.

(Confianza media)

Los índices calculados indican que habrá una tendencia a que las precipitaciones extremas

aumenten con el tiempo y en forma más pronunciada con el escenario RCP8.5. Para el futuro

cercano, aunque también habría una tendencia general hacia mayores precipitaciones extremas en

casi todos los modelos y escenarios, en algunos casos las diferencias con respecto al presente son

casi nulas o incluso negativas.



Resumiendo, el calentamiento regional observado entre 1960 y 2010 se aceleraría en el siglo XXI

y el aumento de la precipitación registrado en ese periodo no se revertiría y por el contrario

habría una tendencia hacia mayores precipitaciones extremas, aunque todavía con cierta incerteza

en cuanto a la magnitud del cambio. (Confianza media)

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